- python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学:卡方检验
CodeWhiz
之前已经介绍的变量分析:①相关分析:一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍:卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱,只能展
- 【Python・统计学】单因素方差分析(简单原理及代码)
TUTO_TUTO
统计学pythonpython学习笔记
前言自学笔记,分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴,欢迎大佬们补充或绕道。ps:本文不涉及公式讲解(文科生小白友好体质)~本文重点:单因素方差分析(以下:方差分析)【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码(配对/独立+事后检验+效应量)】1.方差分析简单原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发明的,用
- Python 数学建模——方差分析
Desire.984
Python数学建模数学建模python概率论
文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
- python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现
weixin_39650139
python可以构建sem模型
导读结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法,也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合,可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系,替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
机器学习人工智能
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- D32 正交试验难度大?
孤独的坚果儿
今天是周六也正好总结下这这一段时间学习的方差分析知识。其实正交试验最适合生产使用,通过不同的因素分析,得出最优的条件。再者正交试验并非高大上什么难以理解的试验思路,反而正交试验设计给我们一个清晰的思路,用最少的试验设计得出最优的条件。只要是对生产或者测试熟悉的人员都可以采用该项测试。而且他们只要考虑好因素,就可以采用经验进行实验设计。最好是重复测试,可以考虑其检测的精密度。为什么较少的人使用正交呢
- 多个总体均值的比较(多元方差分析)
亦旧sea
均值算法算法
多元方差分析是什么多元方差分析是一种统计方法,用于比较两个或更多组的均值在一个或多个自变量上的差异是否具有统计学意义。它可以同时考虑多个自变量对因变量的影响,以及自变量之间的交互作用。它是广义线性模型的拓展,适用于因变量为连续变量且自变量为分类变量的情况。多元方差分析可以帮助研究者确定各组之间是否存在显著差异,并评估自变量的影响程度。它常用于社会科学、医学研究等领域中。多元方差分析的原理多元方差分
- excel统计分析——多组数据的秩和检验
maizeman126
excel统计分析秩和检验
单因素资料不完全满足方差的基本假定时,可进行数据转换后再进行方差分析,但有时数据转换后仍不满足方差分析的基本假定,就只能进行秩和检验了。多组数据秩和检验的主要方法为Kruskal-Wallis检验,也称为Kruskal-Wallis秩和方差分析或H检验。Kruskal-Wallis不要求总体呈正态分布,但要求总体方差相等,为连续总体,各组效应相互独立,所有样本来自随机抽样,利用秩和来推断样本所在总
- ggplot2:方差分析多重比较标注显著字母
周运来就是我
赖江山老师在科学网分享了FrancoisGillet编写的两个方差分析多重比较的函数boxplert()和boxplerk()【来源NumericalEcologywithR(secondEdition)】我看了一下出图的部分是用boxplot函数绘制的,作为一个ggplot2的爱好者自己尝试着用ggplot2把函数boxplert()重新写了一下。在重写的过程中收获几个问题:X轴如何按照给定的数
- python方差分析
彭博锐
python开发语言学习笔记
方差分析方差分析(AnalysisofVariance,简称ANOVA)是一种统计方法,用于比较两个或更多组之间的平均值是否存在显著差异。它可以帮助确定不同组之间的变异程度是否超过了在组内观察到的变异程度。方差分析通常用于实验设计和研究中,以确定不同处理或条件对变量的影响是否显著。方差分析的基本思想是将总体变异分解为两部分:组间变异和组内变异。组间变异是指不同组之间的差异,而组内变异是指同一组内观
- SPSS进行双因素有重复方差分析
谢俊飞
目前看到的双因素方差分析教程当中,以下两个比较是写的比较好的,以飨读者。1.运用spss软件进行双因素有重复方差分析2.SPSS在化学试验双因素方差分析中的应用_戴孟莲百度经验的这个操作比较全面,参数详细,配图清晰,如果再加以原理的理解,更加全面。下面主要对几个主要的参数选择做几点说明:1.依次点击“分析”——“一般线性模型”——“单变量”,由于我们这里只有“产量”,所以是单变量,如果有两个指标,
- 统计 假设检验 显著性差异
73826669
#统计数学
假设检验的显著性差异检验主要是用来比较两组或多组数据中,是否每组数据对结果的影响基本一致。换言之,这是用来判断每组数据代表的因素中,是否有主要影响因素。大致思路是先检验各组数据是否有显著性差异,再进行事后分析找出有显著差异的因素文章目录w检验Levene检验显著性检验单向方差分析(F检验)Kruskal-WallisH检验事后分析方差齐性方差不齐w检验W检验全称Shapiro-Wilk检验,是一种
- DataWhale概率统计4——方差分析
摩卡Daddy
6.方差分析6.1概要方差分析(Analysisofvariance,ANOVA)主要研究分类变量作为自变量时,对因变量的影响是否显著,用于两个及两个以上样本均属差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分为两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加对结果形成影响的可控因素6.2原理方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是由罗纳德·费雪爵士发
- excel统计分析——成对数据秩和检验
maizeman126
统计分析excel秩和检验
参考资料:生物统计学将数据按从小到大的顺序排列起来,数据顺序编号称为数据的秩次(rank)。秩和检验(rank-sumtest)是用秩次的大小代替数据的具体数值进行比较的非参数检验方法。具体做法如下:先将数据从小到大,或等级变量资料从弱到强转换成秩次,在求出秩次之和以及相应的检验统计量,与临界值比较后确定P值,然后与α比较进行推断。不满足t检验、方差分析条件的数量性状资料或等级资料,可用秩和检验进
- 数据不正态如何办?
spssau
在实际研究中,很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析,其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析,其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况,比如T检验,相关分析等等。但这种情况往往被分析人员忽略掉,或者是数学基本不够扎实,或者是无论如何数据均不满足正态分布等客观条件,也或者其它情况等。如果说没有满足前提条件,分析的结果会变得不科学
- 收藏 | 统计学最全思维导图,附下载链接
一木Campus
本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识,是对之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。众所周知,「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。思维导图描述性统计:表格与图形法描述性统计:数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性
- 严恭敏 matlab,惯性仪器测试与数据分析 [严恭敏 编] 2012年版
洋溢最棒
严恭敏matlab
惯性仪器测试与数据分析作者:严恭敏编出版时间:2012年版内容简介《惯性仪器测试与数据分析》比较系统和全面地介绍了陀螺仪、加速度计和惯导系统的测试原理以及典型的数据分析方法。全书内容可大致分为三个部分:①惯性器件测试部分,介绍了几种常见惯性器件的工作原理和误差建模、惯性器件测试的基本原理和方法以及实验室中常用的惯性仪器测试设备;②数据分析部分,包括回归分析、时间序列分析、频谱分析、阿仑方差分析和随
- 单因素被试内重复测量的方差分析
孤光数据分析
单因素被试内重复测量的方差分析目录(一)适用情况(二)基本计算(1)平方和的计算(2)自由度的计算(3)F值的计算(三)spss操作及结果(1)数据(2)spss操作(3)结果(一)适用情况(1)被试接受所有的处理水平。(2)处理水平连续实施给同一个被试时,前面的实验处理不会对后面的实验处理有长期影响。(3)消除顺序效应。例如:为检验某种行为方式随年龄变化的情况,在4个时间点对8名被试进行重复测量
- R语言方差分析
医学和生信笔记
本文首发于公众号:医学和生信笔记,完美观看体验请至公众号查看本文。医学和生信笔记,专注R语言在临床医学中的使用,R语言数据分析和可视化。这是R语言和医学统计学的第2篇内容。主要是用R语言复现课本中的例子。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版,封面如下:image.png使用课本例4-2的数据。首先是构造数据,本次数据自己从书上摘录。。trtF)##trt332.1610.71924.88
- 均值比较和T检验
何同尘
均值过程:求取平均值标准差等单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验均值比较就是求取样本平均值,组间均值比较,总体均值估计。T检验就是对样本均值代替总体均值的假设检验。以及方差分析。分析单因素对该水平的影响。image.png
- 学习:StatQuest-单因素方差分析及t检验
小潤澤
ttestttest适用于两组数据之间的比较我们看这个例子:image.png我们分别计算这两个组别的均值image.png那么对于Control组的每个数据点来说均可以表示为:image.png即1x2.2(Control组均值)+0x3.6(Mutants组均值)+control组每个数据点与该组均值的离差同理,mutants组的也一样:image.png那么前面的系数可以组成系数矩阵imag
- 最新GraphPad Prism Mac直装版(医学绘图软件)v9.4.1
maczhen22
macos
GraphPadPrism9forMac是一款功能强大的医学绘图软件。GraphPadPrism9Mac破解版提供了八种不同类型的数据表和广泛的分析库,从常见到高度特异性-非线性回归,t检验,非参数比较,单因素,双因素和三因子方差分析,列联表,生存分析等等。GraphPadPrism9forMac功能特色世界科学家的首选工具110个国家的750,000多名科学家依靠Prism帮助他们与世界分享他们
- 数学建模学习笔记||灰色关联分析
展信佳 :)
数学建模学习笔记
灰色系统信息绝对透明的是白色系统,信息绝对秘密的是黑色系统,灰色系统介于两者之间关联分析即系统的分析因素包含多种因素的系统中,哪些因素是主要的,哪些因素是次要的,哪些因素影响大,哪些因素影响小,哪些需要发展,哪些需要抑制……现有因素分析的量化方法,大都是数理统计法,如回归分析,方差分析,主要成分分析等,但都有一下弱点:要求大量数据,数据量少难以找到统计规律要求分布是典型的(线性的,指数的或对数的)
- 统计学-R语言-8.2
柔雾
统计学-R语言r语言开发语言
文章目录前言双因子方差分析数学模型主效应分析交互效应分析正态性检验绘制3个品种产量数据合并后的正态Q-Q图(数据:example8_2)练习前言本篇将继续介绍方差分析的知识。双因子方差分析考虑两个类别自变量对数值因变量影响的方差分析称为双因子方差分析(two-wayanalysisofvariance)(分析两个因子(因子A和因子B)对实验结果的影响)分析时有两种情形:只考虑两个因子对因变量的单独
- 1.19信息学,信息熵(wordle)
CQU_JIAKE
数学方法机器学习人工智能深度学习
所谓均方误差实际上就是方差分析:对单词进行编码后,采用聚类方法,可以将单词难度分为三类或者更多,如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析,并描述数据得出结论。聚类算法较多,在论文中可以使用改进的聚类算法就是说,情况越少,在总的所有可能情况里出现的概率也就越少,出现的话,那么也就越能确定如果所蕴含的信息越多,那么就是经过的判断也就越多,即经过所谓判断(是或不是)也就越多,也就是说,就是用所蕴
- 统计学-R语言-8.1
柔雾
r语言开发语言
文章目录前言方差分析方差分析的原理什么是方差分析误差分解单因子方差分析数学模型效应检验练习前言本片开始介绍有关方差分析的知识。方差分析方差分析的基本原理是在20世纪20年代由英国统计学家RonaldA.Fisher在进行实验设计时为解释实验数据而首先引入的。方差分析是一种统计方法。目前,方差分析方法广泛应用于分析心理学、生物学、工程和医药的实验数据。本章首先介绍方差分析的基本原理,然后介绍只涉及一
- 怎么用SPSS分析三组数据的差异是否显著?
数据科学作家
数据挖掘数据分析SPSS方差分析实证研究差异分析SPSS数据分析
可使用单因素ANOVA检验,也就是单因素方差分析,用来检验多组变量的均值是否相等,本质上是两个独立样本T检验的拓展。单因素方差分析的概念原理单因素方差分析按照单因子变量(只有一个自变量)生成对单一定量因变量(因变量也只有一个)的方差分析,对数据的要求是因变量应为定量连续变量,自变量取值应为整数。单因素方差分析除了可以确定不同组变量之间的均值是否相等之外,还可以检验发现具体是哪些组之间存在显著差异,
- 课题学习(十九)----Allan方差:陀螺仪噪声分析
致虚守静~归根复命
课题学习学习算法
一、介绍 Allan方差是一种分析时域数据序列的方法,用于测量振荡器的频率稳定性。该方法还可用于确定系统中作为平均时间函数的本征噪声。该方法易于计算和理解,是目前最流行的识别和量化惯性传感器数据中存在的不同噪声项的方法之一。该方法的结果与适用于惯性传感器数据的五个基本噪声项有关。这些是量化噪声、角度随机游走、偏置不稳定性、速率随机游走和速率斜坡。 时域信号Ω()的Allan方差分析是计算其根A
- Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战
胖哥真不错
机器学习python线性回归人工智能机器学习python相互作用方差分析anova算法
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景多元线性回归模型(MultipleLinearRegressionModel)是一种统计学方法,用于研究一个或多个自变量(predictors)与因变量(dependentvariable)之间的关系。在模型中,因变量的值通过一个线性函数来预测,该函数包含了自变量的系
- 单因素重复测量方差分析原理和SAS代码实现
kaiming0000
SAS人工智能算法
重复测量设计:就是对研究对象某指标进行重复测量,最常见的情况是在前、后分别测量1次,又称为前后测量;当测量次数>=3时,即为重复测量设计。一般采取的统计学方法是重复测量方差分析。重复测量设计包括单组重复测量设计和多组重复测量设计。应用条件:要求因变量符合正态性方差齐性(针对于多组的情况,因为单组只有一个方差);另外还需满足球形性,否则需要校正;不满足球形性,可采用以下两种方法:G-G校正和H-F校
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不